一种用于分布式数据库系统的并发控制新算法

针对分布式数据库的并发控制提出了一种新算法．本算法根据新事务与本地节点上已启动但还未完成事务的信息进行比较，动态地在一种称为EWP的乐观并发控制算法与一种称为PSL的悲观并发控制算法之中选择一种算法来实现对该新事务的并发控制。本算法是在文中提出的EWL算法的基础上修改而成的，它比原来的EWL算法具有更强的自适应性．     

一种用于分布式数据库系统的并发控制新算法

针对分布式数据库的并发控制提出了一种新算法。本算法对新事务与本地节点上已启动但还未完成事务的信息进行比较,动态地在乐观并发控制算法与悲观并发控制算法之中选择一种算法实现对该新事务的并发控制。     

DDBMS中并发控制算法的计算机模拟分析

本文讨论了并发控制算法的性能分析与在单处理机环境下模拟 DDBMS 并发控制的方法。区别于算法无关的“事务冲突率”,本文提出了算法相关的“请求冲突率”概念,并通过分析指出“请求冲突率”是衡量一个并发控制算法优劣的重要指标。并发控制算法 RTWR 和 TWR[7,11]的模拟程序在 VAX/750上以 Pascal 语言实现。     

基于冲突率预测的自适应并发控制算法

并发控制算法能够保证数据库事务集并发执行的正确性和一致性。为了提高并发事务的执行效率,提出了一种基于冲突率预测的自适应并发控制算法(ACC-PRC)。该算法将并发控制过程分为信息收集和策略选择两个阶段。信息收集阶段利用先验事务队列保证事务执行的可串行化,并且利用循环冲突队列收集系统的事务执行状态。策略选择阶段在循环冲突队列上运用改进的加权移动平均法预测下一阶段冲突率,并根据双向阈值决策下一阶段的并发策略。所提算法在事务到达率较高时能保持良好的事务执行效率,同时能够准确及时地感知冲突率的变化。对比实验表明ACC-PRC算法的综合性能优于HCC算法和ADCC算法。     

实时数据库中基于时间印的缓冲并发控制算法

基于时间印的缓冲并发控制是一种基于时间印的乐观并发控制算法,特别适合于实时数据库．这种并发控制算法利用缓冲事务操作来避免事务的重启,满足了实时数据库严格的时间控制,实验证明本文的算法是有效的。     

一种基于时间戳的面向对象数据库的并发控制算法

本文提出了一种基于时间戳的面向对象数据库（ＯＯＤＢ，ｏｂｊｅｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｄａｔａｂａｓｅ）的并发控制算法．设计这一算法时，我们首先按照ＯＯＤＢ的数据模型对传统的时间戳算法进行扩展，然后利用抽象数据类型的语义定义了相容性矩阵，对不同级别的并发性冲突操作进行不同的处理，从而达到在系统开销尽可能小的情况下，尽可能大地增加数据库存取操作的并发度的效果．这一算法的优点是：①利用对象版本的时间信息减少了数据项的读写时间戳所需的额外存储空间；②消除了封锁算法带来的封锁及死销预防或死锁检测所需要的系统开销。本文还用模拟的方法给出了新算法和ＯＲＩＯＮ中使用的封锁算法之间的性能比较     

一种多粒度锁的事务并发控制算法

研究了一种基于多粒度锁的并发控制算法,包括其多粒度锁锁、锁表数据结构及锁操作的算法步骤。算法可以降低冲突发生的概率和事务的夭折数,减少事务重启,有利于满足事务截止期的要求,提高事务的并发度。在验证算法有效性时,通过测试类对内存数据库记录的插入速度、索引查找的速度、记录的删除速度三方面的性能进行了测试,结果表明,事务并发控制优化算法对内存数据库性能的提升是有效可行的。     

以平衡B链树为数据库索引的并发控制算法

针对B链树作为多版本数据库索引的并发控制机制,提出一种新的B链树结构修改并发控制算法。该算法将B链树结构修改操作划分为几个更小的原子修改操作,这些修改操作可以并发运行并且不会死锁。实验表明,新算法提高了并发度与事务的吞吐量,并保持B链树结构的一致性和平衡性。      

一种基于加锁粒度的分布式高优先级两段锁的并发控制模型

本文通过分析并发控制中的几种锁模型及其在分布式环境下的拓展，提出了一种基于加锁粒度的分布式高优先级两段锁模型。在该模型中，引入一种加锁检测机制，通过该机制可以确定哪些冲突事务可以通过降低加锁粒度来解决冲突。同时提出了该模型的算法。该算法在避免死锁、提高事务的并发度上有很大的改善。     

基于截止期的可推测实时数据库事务并发控制

在实时数据库应用环境中,最大的并发数或者吞吐量不再作为性能的重要衡量尺度,而把在截止期之前完成的事务数量作为决定性的性能指标。因此,综合乐观并发控制（OCC）和悲观并发控制（PCC）的方法,提出了基于截止期的两阶段可推测并发控制技术（PSCC）以提高事务满足时间限制的可能性。首先,基于事务的截止期对潜在的可能带来数据不一致性的威胁进行推测,尽早地重启那些变为现实的威胁可能性较大的冲突事务,允许变为现实可能性较小的冲突事务继续执行。其次,在校验阶段采用广播式的提交技术控制未违背提交一致性的事务的提交,保证了数据库一致性,同时暂时阻塞违背提交一致性的事务并利用优先级升级技术减少被阻塞事务的不必要的重启。最后,给出了PSCC的行为规则及算法描述。性能测试结果分析表明,PSCC比OCC-BC和HPA有更低的失败率的重启率。     

基于耦合模式的主动实时并发控制算法

主动实时数据库中触发事务与被触发事务在执行上具有多种耦合模式，传统的并发控制无法对具有复杂耦合模式的事务进行有效调度。通过对不同耦合模式实时要求及事务间冲突关系的分析，提出了新的主动实时并发控制算法(ARTCC-CM)，采用时戳区间策略，在验证阶段检测冲突事务触发度及执行时间，动态调整串行化顺序。理论分析与实验证明，在保证可串行性同时减少了不必要的事务重启，提高了系统性能。     

内存数据库并发控制算法的实验研究

并发控制算法是数据库系统保证事务执行正确且高效的重要手段,一直是数据库工业界和学术界研究的核心问题之一.将并发控制算法的基本思想归纳为“先定序后检验”,并基于该思想对现有各类并发控制算法进行了重新描述和分类总结.基于在开源内存型分布式事务测试床3TS上的实际对比实验,系统性地探究了各类算法的优缺点和适用场景,为面向内存数据库的并发控制算法的后续研究提供参考.     

基于事务语义的多数据库系统并发存取控制方法

本文提出了一种多数据库系统（MDBS）的基于事务语义的并发存取控制方法。文中首先按对数据库一致性的影响将事务分类;接着提出了新的MDBS的并发调度的非可串行正确性准则;然后;叙述了称为“事务语义协议”的并发存取控制原理和方法,给出了全局调度和交付的算法和方法正确性证明。     

实时协作中基于版本序号的并发控制算法

文章以实时协作中的多用户协同编著为应用背景,提出了多用户间的并发控制和维护用户操作实体的一致性问题。文章首先分析了并发冲突产生的原因,给出了一致性的三个条件。然后,以XML作为系统的数据模型设计了一种以版本序号用作并发控制的算法。最后对算法的一致性作了分析。     

知识库中的一种高效率的并发控制方法ERATL

将关系数据库技术与逻辑推理技术结合起来的知识库是数据库领域的研究热点，但传统的并发控制方法不能直接应用于多用户知识库环境。本文提出了适用于自底向上求值系统的ＥＲＡＴＬ方法，该方法具有两个特点：（１）基于条件事务模型，利用语义信息提供了并发度；（２）提出了封锁模式集的概念，利用编译时生成的ＥＲＡ树减小了确定封锁对象集的代价，效率优于现有的其他几种并发控制方法。该方法已采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ体     

嵌入式数据库系统中无冲突并发控制协议CCCP

嵌入式实时数据库系统不仅需要较高的成功率．而且往往是在无人工干预的情况下运行，要求事务具备自我调节能力和较强的适应能力．事务必须支持功能替代性，在并发控制策略CCCP中，替代成为并发控制的主体．对于每个实时事务，一个最适合当前运行环境的替代以无冲突的方式调度执行．CCCP基于替代的优先级，对替代进行相容性分析，保护就绪事务，并且有一种开销较低的实现算法．性能分析证明CCCP有利于优选替代，从而有利于提高系统的成功率，适用于嵌入式实时数据库系统．     

一种柔性前臂机械手控制算法*

本文研究柔性机器人的轨迹跟踪控制问题，通过坐标变换导出以可测关节角为变量的柔性机器人的动态模型，在Ｄｅｌｕｃａ等人提出的ＣＴＪ控制算法基础上提出一种改进的计算力矩控制算法ＩＣＴＪ，并从理论上证明了新算法的收敛性，仿真结果表明ＩＣＴＪ算法比ＣＴＪ算法在跟踪精度有明显的改善。     

基于动态决策的并发控制算法

并发控制算法能够保证多个用户同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性。针对现有并发控制算法适应性较差的问题,提出了自适应并发控制算法。该算法将并发控制过程分为两个阶段:执行授权和策略选择。执行授权阶段根据事务的有效性决定冲突事务执行的顺序;策略选择阶段根据事务的读写状态以及当前冲突率动态地选择乐观/悲观冲突消解策略。设计的策略选择机制使得无论数据库是处于空闲还是繁忙状态,DDCC算法都具有较高的执行效率。通过对比实验验证了所提出的DDCC算法的性能要优于经典的两阶段加锁并发控制算法和HCC算法。     

一种新的实时数据库的乐观并发控制协议

针对一些并发控制协议中由于过多的事务重启动造成资源浪费，提出了一种新的乐观并发控制协议(Optimistic Concurrency Control)，通过向后调整不严重冲突事务的动态串行化顺序，许多不必要的事务重启动可以避免。在一个事务的读阶段不用记录事务冲突和串行化限制，各种优先级冲突解决方法可以很方便地加入到该协议中，根据需要选择使用了优先级-中止-50机制。     

K锁算法—一种数据库上的可适应并发控制策略

本文提出了一种基于悲观和乐观思想的并发控制算法——K锁算法.K锁算法利用K锁机制,在一定程度上允许冲突执程的并发执行.和乐观算法比较,它减少了在系统的执程冲突概率较大时执程的重执次数,和悲观算法比较,它提高了冲突执程的执行并发度.